- Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 23 Issue: 2
- A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning for Time Series Forecasting: A Case Study ...
A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning for Time Series Forecasting: A Case Study of Choosing the Best Prediction Model for Turkey Electricity Production
Authors : Ramazan ÜNLÜ
Pages : 635-646
Doi:10.19113/sdufenbed.494396
View : 6 | Download : 3
Publication Date : 2019-08-25
Article Type : Research
Abstract :Son yıllarda Türkiye ihtiyaçlarını karşılayabilmek adına elektrik üretimine yoğun bir şekilde dikkat vermektedir. Araştırmacılar elektrik üretim, tüketim ve talep miktarını doğru bir şekilde tahmin etmek için istatistik ve yapay zeka tabanlı yöntemleri de içeren birçok farklı metod uygulamışlardır. Sınırlı sayıda araştırmacı Türkiye’nin elektrik üretim tahminleme problemini bir zaman serisi analizi olarak irdelemiştir. Bu nedenle bu çalışmada söz konusu problem zaman serileri analizi olarak ele alınmıştır. Bu açıdan çalışmada hem Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Çok Katmanlı Nöronlar (ÇKN) gibi klasik makine öğrenimi yöntemleri hem de Uzun Kısa Dönemli Hafıza (UKDH) yöntemi gibi derin öğrenme yöntemi Türkiye’nin üretmesi gereken aylık elektrik üretim miktarını tahmin etmek için kullanılmıştır. Çalışmanın bulgularına dayalı olarak derin öğrenme algoritması istatistiksel hata oranlarına göre diğer klasik makine öğrenimi yöntemlerinden daha başarılı sonuçlar vermektedir.Keywords : Makine öğrenimi, Derin öğrenme, UKDH, Zaman serileri